package com.atguigu.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.app.func.DimTableProcessFunction;
import com.atguigu.bean.TableProcess;
import com.atguigu.utils.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

/**
 * ClassName: DimApp
 * Package: com.atguigu.app.dim
 * Description:
 *
 * @Author 尚硅谷-李增亮
 * @Create 2023/5/15 14:24
 * @Version 1.0
 */
public class DimApp {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //  1. 获取执行环境、设置并行度
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);

        //  使用Flink实现流处理时设置一些关键的检查点和重启策略的配置
        /*
        //  表示每隔3秒钟执行一次检查点，检查点模式为EXACTLY_ONCE。
        env.enableCheckpointing(3000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //  表示执行检查点的超时时间为60秒。
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60 * 1000L);
        //  表示检查点之间的最小暂停时间为3秒钟。
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(3000L);
        //  表示任务取消时保留检查点数据。
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(
                CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION
        );
        //  表示当任务发生故障时，将在一天内尝试重启最多10次，每次尝试重启之间的间隔为3分钟。
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(
                10, Time.of(1L, TimeUnit.DAYS), Time.of(3L, TimeUnit.MINUTES)
        ));
        //  表示使用HashMap作为状态后端，这个状态后端只适合用于开发、测试和调试等非生产环境。
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        //  表示将检查点数据存储到指定的HDFS路径上。
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop102:8020/gmall/ck");
        //  表示设置Hadoop的用户名为"atguigu"，以便访问指定的HDFS路径。
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "atguigu");*/

        //  TODO 2. 读取kafka topic_db 主题数据创建流
        KafkaSource<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource("topic_db", "dim_app_221109");

        DataStreamSource<String> KafkaDS = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "kafka-source");


        //  TODO 3. 判断数据是否为JSON格式如果不是则输出到侧输出流，同时转换为JSON对象  --->> 作为主流数据
        //  使用process的方式将非JSON格式的数据存入到侧输出流中
        OutputTag<String> outputTag = new OutputTag<String>("Dirty") {
        };

        //  new ProcessFunction 判断数据格式、转换格式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = KafkaDS.process(new ProcessFunction<String, JSONObject>() {
            @Override
            public void processElement(String value, ProcessFunction<String, JSONObject>.Context ctx, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                if (value != null) {
                    try {
                        //  解析value格式
                        JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(value);
                        out.collect(jsonObject);
                    } catch (Exception e) {
                        ctx.output(outputTag, value);
                    }
                }
            }
        });

        //  测试： 打印查看数据
        jsonObjDS.getSideOutput(outputTag).print("Dirty>>>>>>>>>");
        jsonObjDS.print("jsonObjDS>>>>>>>>");


        //  TODO 4. 使用FlinkCDC读取MySQL中的配置信息创建配置流
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
                .hostname("hadoop102")
                .port(3306)
                .username("root")
                .password("000000")
                .databaseList("edu_config")
                .tableList("edu_config.table_process")
                .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
                .startupOptions(StartupOptions.latest())
                //设置了预加载之后如果使用initial 会重复加载
                .startupOptions(StartupOptions.initial())
                .build();

        System.out.println("FlinkCDC-->");
        DataStreamSource<String> mysqlDS = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "mysql-source");

        //  TODO 5. 将配置流转换为广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> stateDescriptor = new MapStateDescriptor<>("map-state", String.class, TableProcess.class);

        BroadcastStream<String> broadcastStream = mysqlDS.broadcast(stateDescriptor);

        //  TODO 6. 连接主流和广播流
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectedStream = jsonObjDS.connect(broadcastStream);


        System.out.println("dongdong");

        //  TODO 7. 处理、根据广播状态处理数据
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> hbaseDS = connectedStream.process(new DimTableProcessFunction(stateDescriptor));
        System.out.println("lili");

        //  TODO 8. 将数据写入到Phoenix
        hbaseDS.print("hbaseDS>>>>>>>>");
        hbaseDS.addSink(new DimSinkFunction());

        System.out.println("chenjun");
        //  9. 启动任务
        env.execute("DimApp");
    }
}
